Evoluční návrh kolektivních komunikací akcelerovaný pomocí GPU

but.committeeprof. Ing. Miroslav Švéda, CSc. (předseda) doc. Ing. Zdeněk Kotásek, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Ivana Černá, CSc. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: 1. Je nějaký rozdíl mezi použitím 3D bloku vláken (1024, 1, 1) a 1D bloku (1024)? 2. Jsou dvě hashovacích funkce (6.4) převzaty z literatury? Pokud ne, popište jejich vytvoření. Dala by se odvodit jejich bezkonfliktnost?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorJaroš, Jiřícs
dc.contributor.authorTyrala, Radekcs
dc.contributor.refereeDvořák, Václavcs
dc.date.created2012cs
dc.description.abstractTato práce provádí analýzu existující aplikace implementující evoluční algoritmus pro plánování kolektivních komunikací a navrhuje možnosti její akcelerace s využitím obecných výpočtů na grafických čipech (GPU). V práci je obsažen teoretický úvod do problematiky systémů na čipu, plánování kolektivních komunikací a podrobnější popis evolučních algoritmů. Práce dále zkoumá architektury GPU a paměťovou hierarchii grafických karet z pohledu OpenCL. Na základě analýzy zaměřené na časovou náročnost jednotlivých částí aplikace je proveden návrh paralelního zpracování hodnotící funkce fitness a odhad dosažitelného zrychlení. Stěžejní část práce popisuje implementaci navrženého řešení se zaměřením na využité optimalizace. Práce přináší srovnání původního řešení na CPU a paralelního provedení na GPU. V práci je popsána implementace distribuce výpočtu mezi různá zařízení podporovaná standardem OpenCL a jsou diskutovány výhody, omezení a další možnosti akcelerace výpočtu na základě jeho distribuce na heterogenních výpočetních systémech.cs
dc.description.abstractThis thesis provides an analysis of the application for evolutionary scheduling of collective communications. It proposes possible ways to accelerate the application using general purpose computing on graphics processing units (GPU). This work offers a theoretical overview of systems on a chip, collective communications scheduling and more detailed description of evolutionary algorithms. Further, the work provides a description of the GPU architecture and its memory hierarchy using the OpenCL memory model. Based on the profiling, the work defines a concept for parallel execution of the fitness function. Furthermore, an estimation of the possible level of acceleration is presented. The process of implementation is described with a closer insight into the optimization process. Another important point consists in comparison of the original CPU-based solution and the massively parallel GPU version. As the final point, the thesis proposes distribution of the computation among different devices supported by OpenCL standard. In the conclusion are discussed further advantages, constraints and possibilities of acceleration using distribution on heterogenous computing systems.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationTYRALA, R. Evoluční návrh kolektivních komunikací akcelerovaný pomocí GPU [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.cs
dc.identifier.other79118cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53619
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectevoluční návrhcs
dc.subjectgenetický algoritmuscs
dc.subjectkolektivní komunikacecs
dc.subjectsystém na čipucs
dc.subjectpropojovací síťcs
dc.subjectarchitektura GPUcs
dc.subjectobecné výpočty na GPUcs
dc.subjectOpenCLcs
dc.subjectparalelizacecs
dc.subjectakceleracecs
dc.subjectoptimalizacecs
dc.subjectevolutionary designen
dc.subjectgenetic algorithmen
dc.subjectcollective communicationsen
dc.subjectsystem on a chip. interconnection networken
dc.subjectGPU architectureen
dc.subjectgeneral-purpose computing on GPUen
dc.subjectOpenCLen
dc.subjectparallel computationen
dc.subjectaccelerationen
dc.subjectoptimizationen
dc.titleEvoluční návrh kolektivních komunikací akcelerovaný pomocí GPUcs
dc.title.alternativeEvolutionary Design of Collective Communications Accelerated by GPUsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2012-06-19cs
dcterms.modified2020-05-09-23:43:27cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid79118en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 15:11:47en
sync.item.modts2025.01.15 19:19:08en
thesis.disciplinePočítačové sítě a komunikacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
730.05 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_79118.html
Size:
1.46 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_79118.html
Collections